Articles
<![CDATA[Penerjemahan Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Kamera pada Telepon Genggam Android ]]>
<![CDATA[Andrian, Muhammad Yunus]]>;
<![CDATA[Purwanto, Djoko]]>;
<![CDATA[Mardiyanto, Ronny]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 6, No 1 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373539.v6i1.21981
<![CDATA[Penginderaan visual atau machine vision merupakan suatu proses manipulasi data citra. Data tersebut dapat digunakan untuk melakukan intepretasi banyak hal, salah satunya yaitu pengenalan gesture. Pengenalan gesture adalah antarmuka yang dapat mengenali gerak-isyarat seorang manusia dan mentranslasikan gerakan tersebut sebagai instruksi yang dapat dipahami oleh komputer. Pengenalan gesture dapat digunakan untuk penerjemahkan bahasa isyarat pada orang tunawicara. Hal ini karena banyaknya orang yang tidak mengerti bahasa tangan orang tunawicara. Sehingga, orang tunawicara kesulitan dalam berinteraksi di masyarakat.Pada tugas akhir ini pengenalan gesture untuk penerjemahan bahasa isyarat lebih mengarah pada hand recognition, yaitu pendeteksian perubahan gerak tangan, dengan menggunakan android mobile phone sebagai divaisnya. Android mobile phone memiliki kamera untuk menangkap citra orang tuna wicara saat berkomunikasi menggunakan bahasa isyarat berupa gerakan tangan. Selanjutnya, citra diproses oleh processing unit android untuk melakukan proses hand recognition. Setelah proses tersebut selesai, maka layar display akan memunculkan huruf atau kata dari perubahan posisi gerak tangan yang dilakukan orang tunawicara yang berada di depan kamera. ]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Kendali Jarak Jauh Robot Servis Pembersih Debu Berbasis Internet of Things ]]>
<![CDATA[Adrie Sentosa]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>;
<![CDATA[Rudy Dikairono]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 5, No 2 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (511.905 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373539.v5i2.16281
<![CDATA[Robot servis otonom, khususnya robot pembersih debu otonom, yang melakukan pekerjaan secara mandiri ketika pengguna tidak berada di rumah merupakan impian sebagian besar masyrakat. Berbagai perusahaan dan institusi penelitian telah melakukan usaha yang baik dalam merancang robot servis pembersih debu otonom. Robot servis pembersih debu otonom yang dikembangkan saat ini, khususnya robot pembersih debu Chuwi iLife v5, dikendalikan dengan tombol ataupun remote control berbasis infrared. Hal ini menjadi permasalahan ketika pengguna tidak berada di lokasi robot servis sehingga pengguna tidak dapat memberikan perintah kepada robot servis secara langsung. Maka dari itu, dirancanglah kendali jarak jauh robot servis berbasis Internet of Things yang memungkinkan robot servis untuk dikendilakan pada jarak jauh. Robot servis akan diintegrasikan dengan perangkat smartphone atau komputer berbasis internet untuk menggantikan fungsi remote control sehingga pengguna dapat melakukan perintah dimanapun mereka berada selama memiliki koneksi internet. Hasil pengujian yang dilakukan pada pengujian tugas akhir ini adalah sistem dapat mengendalikan robot servis pembersih debu dengan tingkat kehandalan sebesar 100%. Dengan menggunakan spesifikasi sistem yang digunakan pada tugas akhir ini, robot servis dapat menjalankan seluruh perintah yang diberikan oleh pengguna.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Pengukuran Posisi Target dengan Kamera Stereo untuk Pengarah Senjata Otomatis ]]>
<![CDATA[Anas Maulidi Utama]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>;
<![CDATA[Ronny Mardianto]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 5, No 2 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (422.747 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373539.v5i2.16301
<![CDATA[Salah satu hal yang penting dalam mengarahkan senjata secara otomatis ke target adalah informasi posisi dari target terhadap senjata. Terdapat banyak metode untuk mengetahui posisi target. Salah satunya adalah dengan metode pengukuran triangulasi. Metode ini membutuhkan minimal dua citra untuk medapatkan informasi jarak target terhadap kamera. Kemudian, informasi jarak tersebut bisa diolah untuk mengetahui posisi target terhadap senjata. Di dalam sistem ini, stereo visual digunakan untuk mendukung proses pengukuran triangulasi. Stereo visual menggunakan dua kamera untuk menghasilkan dua citra. Dalam sistem ini, salah satu kamera bertindak sebagai pemilih target. Citra yang ditangkap dua kamera tersebut akan diproses oleh processing unit untuk mendapatkan informasi posisi target terhadap senjata. Informasi ini digunakan untuk menggerakkan motor pada platform senjata agar senjata mengarah ke target. Hasil pengujian yang dilakukan pada sistem ini adalah sistem dapat menentukan posisi target yang dipilih oleh operator dan juga dapat mengarahkan senjata ke arah target tersebut. Akurasi tertinggi dalam penentuan posisi target dicapai ketika jarak antar dua kamera sekitar 30 cm.]]>
<![CDATA[Penerjemahan Bahasa Isyarat Menggunakan Kamera pada Telepon Genggam Android ]]>
<![CDATA[Muhammad Yunus Andrian]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>;
<![CDATA[Ronny Mardiyanto]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 5, No 2 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (404.06 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373539.v5i2.16313
<![CDATA[Penginderaan visual atau machine vision merupakan suatu proses manipulasi data citra. Data tersebut dapat digunakan untuk melakukan intepretasi banyak hal, salah satunya yaitu pengenalan gesture. Pengenalan gesture adalah antarmuka yang dapat mengenali gerak-isyarat seorang manusia dan mentranslasikan gerakan tersebut sebagai instruksi yang dapat dipahami oleh komputer. Pengenalan gesture dapat digunakan untuk penerjemahkan bahasa isyarat pada orang tunawicara. Hal ini karena banyaknya orang yang tidak mengerti bahasa tangan orang tunawicara. Sehingga, orang tunawicara kesulitan dalam berinteraksi di masyarakat. Pada tugas akhir ini pengenalan gesture untuk penerjemahan bahasa isyarat lebih mengarah pada hand recognition, yaitu pendeteksian perubahan gerak tangan, dengan menggunakan android mobile phone sebagai divaisnya. Android mobile phone memiliki kamera untuk menangkap citra orang tuna wicara saat berkomunikasi menggunakan bahasa isyarat berupa gerakan tangan. Selanjutnya, citra diproses oleh processing unit android untuk melakukan proses hand recognition. Setelah proses tersebut selesai, maka layar display akan memunculkan huruf atau kata dari perubahan posisi gerak tangan yang dilakukan orang tunawicara yang berada di depan kamera.]]>
<![CDATA[Pengenalan Bahasa Isyarat Tangan Menggunakan Depth Image ]]>
<![CDATA[Try Yuliandre Pajar]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>;
<![CDATA[Hendra Kusuma]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 7, No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (827.605 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373539.v7i1.28567
<![CDATA[Sistem pengenalan bahasa isyarat menggunakan pengolahan visual digital. Pada tugas akhir ini sistem mengambil citra gambar menggunakan depth sensor. Depth sensor digunakan untuk mendapatkan gambar tangan sehingga tahap pengambilan kontur berbeda dibandingkan dengan kamera RGB. Depth sensor yang diatur jarak pembacaanya dapat menghasilkan gambar kontur tangan. Menggunakan metode convex hull, convexity defects, dan pusat massa gambar dapat menghasilkan nilai-nilai yang dapat dilatih untuk melakukan pengenalan pada tahap uji cobanya. Sistem ini dapat menangkap citra tangan dari jarak 50cm hingga 65cm. Sistem ini dilatih menggunakan artificial neural network dengan dua kondisi percobaan. Percobaan pertama menggunakan delapan output berdasarkan koordinat yang didapat. Percobaan kedua menggunakan tiga input berdasarkan panjang garis dan luas. Hasil yang dicapai sistem ini yaitu dapat mengenali gestur bahasa isyarat tangan berdasarkan hasil pelatihan. Hasil pelatihan ditentukan dari elemen penyusun neural network dan banyaknya iterasi yang dilakukan, pada ragam huruf yang sedikit akurasi hasil pelatihan dapat memenuhi target output sebaliknya jika ragam huruf bertambah banyak]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Robot Penari Humanoid dengan Menggunakan 25 DoF untuk Melakukan Gerakan Tari Remo ]]>
<![CDATA[Muchammad Ainur Fahd]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>;
<![CDATA[Muhammad Hilman Fatoni]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 7, No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373539.v7i2.30965
<![CDATA[Robot humanoid merupakan robot yang hampir menyerupai manusia secara umum dan memiliki pergerakan layaknya manusia pada umumnya seperti berjalan, berdiri dan lain sebagainya. Saat ini banyak negara di dunia yang berlomba-lomba untuk menciptakan robot humanoid yang memiliki kecerdasan buatan layaknya manusia. Di Indonesia sendiri, perkembangan robot humanoid kebanyakan masih dalam ukuran kecil (kids size) dan digunakan untuk perlombaan seperti robot sepak bola dan robot seni tari. Pengembangan robot seni tari sendiri saat ini masih sebatas penyempurnaan gerak, keseimbangan dan komunikasi antar robot. Oleh karena itu, perlu dibuat sebuah platform robot tari humanoid yang baru agar lebih luwes untuk melakukan gerakan tarian remo. Dari hasil pengujian, robot humanoid yang dinamai virose ini lebih kokoh dari segi konstruksi sehingga lebih stabil untuk berjalan maupun menari Selain itu pergerakan tangan lebih luwes dengan beberapa penambahan frame gerakan. Secara keseluruhan robot dapat melakukan gerakan tari remo yang disesuaikan dengan tarian aslinya.]]>
<![CDATA[Pengendali Kecepatan pada Alat Sentrifugasi Menggunakan Metode Logika Fuzzy ]]>
<![CDATA[Garudio Kusuma Aji]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>;
<![CDATA[Muhammad Rivai]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 7, No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (783.085 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373539.v7i2.31914
<![CDATA[Kehandalan alat sentrifugasi yang banyak digunakan oleh para pengusaha Virgin Coconut Oil (VCO) saat ini masih terbilang rendah. Alat sentrifugasi yang ada saat ini cenderung hanya diperuntukkan dalam proses pembuatan VCO dengan pemerasan santantanpa penambahan air, bukan untuk santan dengan penambahan air. Pada penelitian ini telah dirancang dan dibuat sistem pengendali kecepatan pada alat sentrifugasi dengan metode logika fuzzy untuk meningkatkan kehandalan alat sentrifugasi dalam proses pembuatan VCO, baik tanpa penambahan air maupun dengan penambahan air. Sistem ini dirancang agar menyesuaikan kecepatan sentrifugasi berdasarkan kekentalan atau konsentrasi santan serta durasi waktu proses. Sensor kecepatan yang terdapat pada alat sentrifugasi ini memiliki tingkat error mencapai 1,52 %. Logika fuzzy mampu mengendalikan kecepatan sentrifugasi sesuai dengan set point. Pada kondisi tanpa beban, settling time terbaik dari kontroler logika fuzzy pada set point 400 dan 800 rpm, dengan waktu 30 detik. Sedangkan pada kondisi berbeban, settling time terbaik terjadi pada set point 600 rpm, dengan waktu 30 detik. Diharapkan dengan adanya sistem ini mampu meningkatkan kehandalan alat sentrifugasi yang sudah ada.]]>
<![CDATA[Purwarupa Lengan Robot Penyuap Makanan Berbasis Estimasi Posisi Mulut ]]>
<![CDATA[Haris Hariza Ekarinda]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>;
<![CDATA[Ronny Mardiyanto]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373539.v10i1.59565
<![CDATA[Lengan Robot atau Robotic Arm merupakan alat yang sering digunakan di berbagai bidang perindustrian baik untuk produksi maupun pemindahan produk. Beberapa lengan robot juga digunakan dalam pelayanan domestik seperti sebagai pembantu rumah tangga. Lengan Robot memiliki keunggulan dibanding dengan robot mobile seperti pengulangan gerakan yang presisi, efisiensi tinggi, dan kemampuan membawa beban yang besar di daerah sempit. Gerakan lengan Robot tergantung dengan jumlah DOF (Degree Of Freedom). Lengan robot dapat dikendalikan gerakannya menggunakan teknologi visi komputer dimana ujung dari lengan robot diarahkan pada objek yang tertangkap kamera. Pada studi ini, Lengan Robot akan diimplementasikan sebagai alat penyuap makanan untuk membantu orang – orang yang kesulitan melakukan gerakan mekanis memasukan makanan seperti pasien kecelakaan dan orang lansia. Alat ini menggunakan estimasi posisi berbasis visi komputer untuk menentukan posisi mulut manusia dan mengarahkan ujung lengan robot yang berupa sendok menuju depan mulut manusia. Hasil dari penelitian ini adalah lengan robot dapat mengarahkan sendok ke depan mulut dengan menerapkan metode invers kinematik dari titik koordinat posisi mulut yang telah didapat dengan error rate yang kecil sebesar 0.88 – 1.52 cm. Bentuk sendok akan mempengaruhi jenis makanan yang cocok dalam sistem lengan robot. Pada penelitian ini, sendok yang digunakan cocok dengan jenis makanan tidak berkuah seperti nasi dan buah]]>
<![CDATA[Sistem Kontrol Suhu dan Kelembapan dalam Kulkas untuk Proses Dry Aging pada Daging Sapi Menggunakan Logika Fuzzy ]]>
<![CDATA[Prajna Wirya Kencana Putra]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>;
<![CDATA[Enny Zulaika]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.68201
<![CDATA[Dry aging adalah proses menyimpan potongan daging sapi dalam waktu lama untuk mengkonsentrasikan rasa daging. Hal ini terjadi karena adanya proses proteolysis dalam daging sapi, dimana enzim natural dalam daging akan memecah jaringan pengikat dalam daging sehingga daging menjadi lebih lembut dan memiliki cita rasa yang khas. Dry aged steak hampir tidak pernah ditemukan di Indonesia, sebagian besar rakyat Indonesia bahkan tidak mengenal istilah tersebut. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu alat yang dapat dipakai dalam setting perumahan, yang dapat mengontrol suhu dan kelembapan dalam kulkas agar kulkas tersebut menjadi ruangan ideal untuk proses dry aging. Sistem kontrol berbasis logika fuzzy ini akan diimplementasikan menggunakan mikrokontroller ATmega328P. Penggunaan logika fuzzy pada mikrokontroller ATmega328P memiliki nilai konstanta korelasi sebesar 99.9% dengan simulasi menggunakan MATLAB. Alat ini mengontrol suhu dan kelembapan di sekitar daging untuk mendapatkan daging dry aged dalam waktu 8 hari. Alat yang dirancang berhasil mengontrol suhu dalam kulkas dengan steady state error suhu dan kelembapan sebesar ±0,1°C dan ±3%. Nilai pH daging yang dihasilkan tidak berubah drastis, yang membuktikan tidak terjadi kebusukan pada daging. Daging ini memiliki rasa sapi yang lebih pekat dan cita rasa dan bau yang unik, dengan kelembutan yang jauh lebih baik.]]>
<![CDATA[Sistem Navigasi pada Throwing Robot ABU Robocon 2021 dengan Integrasi Wheel Odometry dan Lidar Scan Matching Menggunakan Iterative Closest Point ]]>
<![CDATA[Furqan Aliyuddien]]>;
<![CDATA[Chastine Fatichah]]>;
<![CDATA[Djoko Purwanto]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.73415
<![CDATA[Sistem navigasi hingga saat ini menjadi fokus utama dalam pengembangan robot otonom. Mengetahui lokasi di mana robot sedang berada merupakan syarat agar robot dapat menjalankan tugasnya. Robot otonom darat, pada umumnya digunakan untuk transportasi, survei lokasi yang berbahaya, atau pekerjaan berat yang repetitif. Sistem navigasi dengan metode dead reckoning seperti Inertial Navigation System (INS) memiliki masalah dengan akumulasi error. Untuk mengatasi masalah tersebut, penggunaan kamera atau Lidar sebagai referensi eksternal sangat cocok untuk diaplikasikan di lingkungan indoor. Penelitian ini bertujuan mengkombinasikan Wheel Odometry dengan Lidar Scan Matching menggunakan Iterative Closest Point untuk navigasi robot yang akan digunakan untuk ABU Robocon 2021, kontes robot antar perguruan tinggi se-Asia Pasifik. Iterative Closest Point merupakan salah satu metode Scan Matching pada Point Cloud Lidar yang sederhana namun cukup akurat. Integrasi Wheel Odometry dan Scan Matching dilakukan dengan menggunakan Extended Kalman Filter. Data mentah posisi dari Wheel Odometry akan digunakan sebagai dasar transformasi Point Cloud Lidar, sehingga dapat memangkas jumlah iterasi ICP yang diperlukan. Hasil ICP antara data Lidar dengan peta referensi akan digunakan sebagai input posisi pengukuran sensor pada EKF. Data mentah posisi Wheel Odometry juga akan digunakan sebagai input posisi EKF pada waktu dimana data Lidar tidak didapatkan. Data estimasi posisi dari EKF menjadi output dari sistem pada waktu t dan juga akan digunakan sebagai input prediksi pada waktu t+1. Dari hasil uji coba yang dilakukan, integrasi sistem navigasi dengan Scan Matching menggunakan Lidar dapat mengatasi masalah akumulasi error yang menjadi masalah utama Inertial Navigation System. Setelah digunakan selama sepuluh menit, error sudut pada gyro dapat mencapai 3°, sedangkan sistem navigasi yang dibangun dapat dengan konsisten memiliki error sudut dibawah 0.7°.]]>
